• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.172-174
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• 2018

기존선형과 저항을 최소화하는 최적선형에 대한 에너지효율 성능을 평가하는 것이다. 설계 흘수와 설계 선속을 고려하여 대상선박의 선수부 형상을 검토하였다. 실제 운항 상태에서 대상선박의 저항성능을 평가하였다. 상용 전산유체역학(CFD) 코드와 수조 모형시험 자료는 유효마력 평가를 위해 사용되었다. 실제 운항 상태를 고려하여 최소저항을 가지는 최적선형을 제시하였다. 기존선형과 최적선형에 대하여 3가지 선속에서 유효마력을 추정하였다. 최적선형의 저항성능은 기존선형과 비교하여 볼 때 설계속도(12노트)에서 약 6% 향상된 결과를 보여 주었다. 준추진효율 계수(ETAD, ${\eta}D$)는 모형시험 자료를 활용하였다. 에너지 효율 성능은 년간 운항일수, 벙커C유 가격, 1일 연료사용량 그리고 연료소비계수를 바탕으로 작성되었다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.23 no.2
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• pp.51-58
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• 2003

PSHC(Prismatic Solar Hybrid Collector) is a passive solar system composed of prismatic acrly glazing, glazing and ventilating fan. This PSHC system is applied to effectively reduce heating ventilation load as well as lighting load. But so far no method appraising thermal performance of this PSHC system has been developed yet. To assess thermal performance of the PSHC system, a prototype PSHC experimental facility and TRNSYS subroutine type-205 model have been developed in Korea Institute of Energy Research (KIER). The results indicated that l)TRNSYS empirical model of PSHC has been properly modeled with actual performance data, 2)a more reliable source of weather data such as NASA and KIER weather station have been also obtained, and therefore, 3)the annual energy performance of PSHC could be assessed based on this proposed TRNSYS model.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.127.2-127.2
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• 2010

우리나라는 기후변화 대응을 준비하기위해 2008년도에 수립한'국가에너지기본계획(2008-2030)'에 따라 2030년까지 신재생에너지 비중을 2.4%에서 11%까지 달성을 목표로 정하고 신재생에너지 분야를 성장시키기 위해 국가기술개발 및 산업화 전략을 수립해 추진하고 있다. 이에 발맞추어 건물용 연료전지시스템의 경우, 2006년도부터 1kW급 가정용 연료전지시스템 모니터링 사업의 일환으로 3년간 210대가 도시가스사 및 지자체 등을 중심으로 설치되어 운전되어지고 있다. 특히, 2010년부터 시범보급사업이 추진되어 올해 200대를 시작으로 2011년에 300대, 2012년에 500대가 일반가정에 보급되어질 예정이다. 하지만 현재 6천만원인 연료전지시스템 가격을 실제 보급가능한 가격인 5백만원 이하로 저감시키는 것이 현 시점에서 가장 시급한 문제로 대두되어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 그린홈 보급확대를 위한 건물용 연료전지의 보조기기인 블로워의 가격저감을 위한 연구의 일환으로 블로워의 안전성능 평가방법을 개발하여 보조기기의 가격저감 및 안전성을 확보하고자 한다. 1kW급 건물용 연료전지시스템의 여러 블로워 중 도시가스용 연료승압 블로워, 선택산화 공기 블로워, 버너 공기 블로워 및 캐소드 공기 블로워의 안전성능 평가방법을 제시함으로서, 국내 블로워 제조사의 설계방향을 제시하고 연료전지시스템의 안전성을 확인하고자 한다. 특히, 내구성, 기밀, 가혹조건시험 및 소음, 진동, 습도, 온도와 같은 내주위환경시험 등의 평가결과를 제조사에 feedback하여 안전성능 개선에 이바지하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.23 no.7
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• pp.965-971
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• 2017

The primary objective of this study was to assess the energy efficiency performance of an optimized hull form capable of saving energy based on existing vessels. The bow shape of existing vessels was investigated, giving consideration to design draft and speed. Resistance performances were also assessed for existing vessels according to operating conditions. Commercial CFD codes and model test materials were used to assess effective power. An optimized hull form with minimum resistance was selected given real operating conditions. The effective horsepower of existing and optimized vessels was estimated at three speeds. Resistance performance for an optimized vessel showed a 6 % improvement in effective horsepower at design speed (12 knots) compared to existing vessels. Quasi-propulsive efficiency employed experimental data, while energy efficiency performance was analyzed based on operating days, bunker fuel oil C cost, daily fuel oil consumption and specific fuel oil consumption. Energy efficiency performance for an optimized vessel showed a gain of 30 million won per year in reduced costs at design speed (12 knots) compared to existing vessels.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.105-107
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• 2019

최근 몇 년간 소량의 데이터를 송수신하는 Massive IoT 네트워크에 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크를 사용하고 있다. 대부분의 IoT 응용 서비스는 디바이스가 장시간 안정적으로 작동해야 하므로 에너지 효율성을 중점으로 두고 LoRa 디바이스의 수명을 최대화하기 위한 디바이스의 여러 동작들을 설계하는 에너지 소비 모델링이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 LoRa Class B 통신 방식의 에너지 소비 모델을 정의하고 성능을 평가한다.

• Solar Energy
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• v.18 no.3
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• pp.31-39
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• 1998

Selection of a right weather data set has been considered as one of important factors for a successful building energy audit process. A set of 30 year raw weather data base for six major cities has been developed to provide the weather data file for building energy audit and retrofit analysis in Korea. The program named as KWDP(KIER Weather Data Processor) uses the DB to produce a right data set for a specific building energy performance simulation program like DOE2.1E. A program called WMAKE has been developed to generate the right set of input parameters for DOE2.1E weather utility program. The set of the programs could provide the right weather data for specific building energy audit and retrofit analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.216-220
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• 2012

본 연구는 경기도 용인시에 위치한 공공하수처리장을 대상으로 소수력발전 성능특성을 예측하고 경제성을 분석하여 소수력발전소의 건설타당성을 제시하였다. 방류구에서의 수준측량 조사에 따르면 실제 유효 낙차는 4.3m로 나타났다. 최근 5년간 방류량 자료를 살펴보면 일평균 실제 처리량은 약 $30,000m^3/day$로 나타났으며, 우수 유입과 물 사용량이 증가하는 여름 및 가을에 처리량이 증가하였다. 설계유량은 유량변화에 따른 누적 확률밀도와 유량지속곡선에 근거해 산정하였으며, 시간빈도로 보았을 때 17%의 유량이 지속되는 $0.35m^3/sec$가 설계유량으로 나타났다. 예상되는 수차 발전용량은 11kW급이며, 시스템 가동율은 74%, 그리고 계통선에 송출될 수 있는 연 전력생산량은 71.3MWh로 나타났다. 경제성 평가는 신재생에너지 경제성 분석 도구인 RETScreen 프로그램을 사용하여 B/C ratio, IRR, 개발투자비 등의 경제성 평가지표들을 산정하였다. 편익(Benefit) 산정시 전력기준단가는 133.67원/kWh, 할인율 7%를 적용하였으며, 비용(Cost) 산정시 유지관리비는 초기 건설비의 1%, 사용연한 30년을 적용하였다. 경제성 분석결과 기흥레스피아의 소수력발전소 건설시 초기 건설공사비가 $165,000 일 때, B/C 1.0, NPV $3,534, 투자회수기간 15.1년으로 산정되었고 따라서 초기 건설비용이 $165,000 이하일 때 가장 경제적인 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.28-34
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• 2019

Solar energy is one of the most abundant renewable energy sources on Earth but there are restrictions on the use of solar thermal energy due to the time-discrepancy between the solar-rich season and heating demand. In Europe and Canada, a seasonal solar thermal energy storage (SSTES), which stores the abundant solar heat in the summer and uses the heat for the winter heating load, is used. Recently, SSTES has been introduced in Korea and empirical studies are actively underway. In this study, a $2,000m^2$ flat plate type solar collector and $20,000m^2$ of borehole thermal energy storage (BTES) were studied for a greenhouse in Hwaseong City, which has a heating load of 2,164 GJ/year. To predict the dynamic performance of the system over time, it was simulated using the TRNSYS 18 program, and the solar fraction of the system with the control conditions was investigated. As a result, the solar BTES system proposed in this study showed an average solar fraction of approximately 60% for 5 years when differential temperature control was applied to both collecting solar thermal energy and discharging BTES. The proposed system simplified the configuration and control method of the solar BTES system and secured its performance.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.20 no.1
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• pp.72-84
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• 2016

The conventional brace system is generally accepted as the lateral load resisting system for steel structures due to efficient story drift control and economic feasibility. But lateral stiffness of the structure decreases when buckling happens to the brace in compression, so that it results in unstable structure with unstable hysteresis behavior through strength deterioration. Buckling restrained brace(BRB) system, in which steel core is confined by mortar/concrete-filled tube, represents stable behavior in the post-yield range because the core's buckling is restrained. So, seismic performance of BRB is much better than that of conventional brace system in point of energy absorption capacity, and it is applied the most in high seismicity regions as damper element. BRBs with various shaped-sections have been developed across the globe, but the shapes experimented in Korea are now quite limited. In this study, we considered built-up type of restraining member made up of precast reinforcement concrete and the steel core. we experimented the BRB according to AISC(2005) and evaluated seismic performances and hysteresis characteristics.